Análisis_datos_Accidentes_2008

0.1 DATOS_ACCIDENTES

Una vez se han generado la vista en python con los datos de accidentes desde 2008 hasta 2015, procedo a analizar los datos relativos a los mismos.

En primer lugar incluyo las libreria que se utilizaran en el analisis, fijamos el directorio de trabajo, y hago una promera revision de los datos.

0.1.1 Librerias y carga de datos

library(knitr)
library(dummies)

## dummies-1.5.6 provided by Decision Patterns

library(corrplot)
library(plyr)
library(dtplyr)
library(data.table)
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(sqldf)

## Loading required package: gsubfn

## Loading required package: proto

## Loading required package: RSQLite

library(plotly)

## 
## Attaching package: 'plotly'

## The following object is masked from 'package:ggplot2':
## 
##     last_plot

## The following objects are masked from 'package:plyr':
## 
##     arrange, mutate, rename, summarise

## The following object is masked from 'package:stats':
## 
##     filter

## The following object is masked from 'package:graphics':
## 
##     layout

library(factoextra)
library(Matrix)
library(partykit)

## Loading required package: grid

require(markdown) # required for md to html

## Loading required package: markdown

#knit('Analisis_accidentes.Rmd', 'Analisis_accidentes.md') # creates md file
#install.packages('factoextra',dependencies = TRUE, type="source")

#Directorio de trabajo
setwd("~/Documents/MASTER_DATA_SCIENCE/tfm/cleaned")

accidentes=read.csv2("view_accvict_08_15.csv",
                     stringsAsFactors = FALSE,
                     sep = ';',
                     encoding = 'UTF-8',
                     colClasses=c("ID_ACCIDENTE"="character"))

#transfomo en data table
setDT(accidentes) 

#Revisión basica del dataset
dim(accidentes)

## [1] 711902     21

str(accidentes)

## Classes 'data.table' and 'data.frame':   711902 obs. of  21 variables:
##  $ ID_ACCIDENTE            : chr  "2008480000372" "2008250021218" "2008430024095" "2008430022973" ...
##  $ ANIO                    : int  2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 2008 ...
##  $ MES                     : chr  "ABRIL" "MARZO" "OCTUBRE" "ABRIL" ...
##  $ HORA                    : int  7 14 12 18 19 14 20 19 2 13 ...
##  $ DIASEMANA               : chr  "VIERNES" "DOMINGO" "DOMINGO" "MARTES" ...
##  $ PROVINCIA               : chr  "Bizkaia" "Lleida" "Tarragona" "Tarragona" ...
##  $ COMUNIDAD_AUTONOMA      : chr  "Pais_vasco" "Catalunia" "Catalunia" "Catalunia" ...
##  $ TOT_VICTIMAS            : int  4 1 1 1 1 3 1 2 2 1 ...
##  $ TOT_MUERTOS             : int  0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
##  $ TOT_HERIDOS_GRAVES      : int  0 1 0 0 1 2 0 0 0 0 ...
##  $ TOT_HERIDOS_LEVES       : int  4 0 1 1 0 0 1 2 2 1 ...
##  $ TOT_VEHICULOS_IMPLICADOS: int  1 1 1 2 1 1 2 3 1 1 ...
##  $ ZONA                    : chr  "CARRETERA" "CARRETERA" "CARRETERA" "CARRETERA" ...
##  $ ZONA_AGRUPADA           : chr  "VIAS INTERURBANAS" "VIAS INTERURBANAS" "VIAS INTERURBANAS" "VIAS INTERURBANAS" ...
##  $ RED_CARRETERA           : chr  "TITULARIDAD_PROVINCIAL" "TITULARIDAD_AUTONOMICA" "TITULARIDAD_MUNICIPAL" "TITULARIDAD_MUNICIPAL" ...
##  $ TIPO_VIA                : chr  "AUTOVIA" "CONVENCIONAL" "CONVENCIONAL" "CONVENCIONAL" ...
##  $ SUPERFICIE_CALZADA      : chr  "UMBRIA" "SECA_Y_LIMPIA" "SECA_Y_LIMPIA" "SECA_Y_LIMPIA" ...
##  $ LUMINOSIDAD             : chr  "NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE" "PLENO_DIA" "PLENO_DIA" "PLENO_DIA" ...
##  $ FACTORES_ATMOSFERICOS   : chr  "BUEN_TIEMPO" "OTRO" "BUEN_TIEMPO" "BUEN_TIEMPO" ...
##  $ VISIBILIDAD_RESTRINGIDA : int  8 8 0 0 8 8 0 8 0 0 ...
##  $ TIPO_ACCIDENTE          : chr  "Otro_tipo_de_accidente" "Colision_vehic_obs_en_calzada_(Valla_de_defensa)" "Salida_via_drcha_sin_colision_(Otra)" "Colision_vehic_en_marcha_(Alcance)" ...
##  - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr>

summary(accidentes)

##  ID_ACCIDENTE            ANIO          MES                 HORA      
##  Length:711902      Min.   :2008   Length:711902      Min.   : 0.00  
##  Class :character   1st Qu.:2009   Class :character   1st Qu.:10.00  
##  Mode  :character   Median :2012   Mode  :character   Median :14.00  
##                     Mean   :2012                      Mean   :13.61  
##                     3rd Qu.:2014                      3rd Qu.:18.00  
##                     Max.   :2015                      Max.   :23.00  
##   DIASEMANA          PROVINCIA         COMUNIDAD_AUTONOMA  TOT_VICTIMAS  
##  Length:711902      Length:711902      Length:711902      Min.   : 1.00  
##  Class :character   Class :character   Class :character   1st Qu.: 1.00  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character   Median : 1.00  
##                                                           Mean   : 1.42  
##                                                           3rd Qu.: 2.00  
##                                                           Max.   :63.00  
##   TOT_MUERTOS      TOT_HERIDOS_GRAVES TOT_HERIDOS_LEVES
##  Min.   : 0.0000   Min.   : 0.0000    Min.   : 0.000   
##  1st Qu.: 0.0000   1st Qu.: 0.0000    1st Qu.: 1.000   
##  Median : 0.0000   Median : 0.0000    Median : 1.000   
##  Mean   : 0.0212   Mean   : 0.1342    Mean   : 1.265   
##  3rd Qu.: 0.0000   3rd Qu.: 0.0000    3rd Qu.: 1.000   
##  Max.   :14.0000   Max.   :43.0000    Max.   :52.000   
##  TOT_VEHICULOS_IMPLICADOS     ZONA           ZONA_AGRUPADA     
##  Min.   : 0.000           Length:711902      Length:711902     
##  1st Qu.: 1.000           Class :character   Class :character  
##  Median : 2.000           Mode  :character   Mode  :character  
##  Mean   : 1.741                                                
##  3rd Qu.: 2.000                                                
##  Max.   :91.000                                                
##  RED_CARRETERA        TIPO_VIA         SUPERFICIE_CALZADA
##  Length:711902      Length:711902      Length:711902     
##  Class :character   Class :character   Class :character  
##  Mode  :character   Mode  :character   Mode  :character  
##                                                          
##                                                          
##                                                          
##  LUMINOSIDAD        FACTORES_ATMOSFERICOS VISIBILIDAD_RESTRINGIDA
##  Length:711902      Length:711902         Min.   :0.000          
##  Class :character   Class :character      1st Qu.:1.000          
##  Mode  :character   Mode  :character      Median :1.000          
##                                           Mean   :2.549          
##                                           3rd Qu.:3.000          
##                                           Max.   :8.000          
##  TIPO_ACCIDENTE    
##  Length:711902     
##  Class :character  
##  Mode  :character  
##                    
##                    
##

head(accidentes)

##     ID_ACCIDENTE ANIO       MES HORA DIASEMANA PROVINCIA
## 1: 2008480000372 2008     ABRIL    7   VIERNES   Bizkaia
## 2: 2008250021218 2008     MARZO   14   DOMINGO    Lleida
## 3: 2008430024095 2008   OCTUBRE   12   DOMINGO Tarragona
## 4: 2008430022973 2008     ABRIL   18    MARTES Tarragona
## 5: 2008250021457 2008      MAYO   19   VIERNES    Lleida
## 6: 2008250022083 2008 DICIEMBRE   14     LUNES    Lleida
##    COMUNIDAD_AUTONOMA TOT_VICTIMAS TOT_MUERTOS TOT_HERIDOS_GRAVES
## 1:         Pais_vasco            4           0                  0
## 2:          Catalunia            1           0                  1
## 3:          Catalunia            1           0                  0
## 4:          Catalunia            1           0                  0
## 5:          Catalunia            1           0                  1
## 6:          Catalunia            3           1                  2
##    TOT_HERIDOS_LEVES TOT_VEHICULOS_IMPLICADOS      ZONA     ZONA_AGRUPADA
## 1:                 4                        1 CARRETERA VIAS INTERURBANAS
## 2:                 0                        1 CARRETERA VIAS INTERURBANAS
## 3:                 1                        1 CARRETERA VIAS INTERURBANAS
## 4:                 1                        2 CARRETERA VIAS INTERURBANAS
## 5:                 0                        1 CARRETERA VIAS INTERURBANAS
## 6:                 0                        1 CARRETERA VIAS INTERURBANAS
##             RED_CARRETERA     TIPO_VIA SUPERFICIE_CALZADA
## 1: TITULARIDAD_PROVINCIAL      AUTOVIA             UMBRIA
## 2: TITULARIDAD_AUTONOMICA CONVENCIONAL      SECA_Y_LIMPIA
## 3:  TITULARIDAD_MUNICIPAL CONVENCIONAL      SECA_Y_LIMPIA
## 4:  TITULARIDAD_MUNICIPAL CONVENCIONAL      SECA_Y_LIMPIA
## 5:  TITULARIDAD_MUNICIPAL         OTRA          OTRO TIPO
## 6: TITULARIDAD_AUTONOMICA CONVENCIONAL      SECA_Y_LIMPIA
##                     LUMINOSIDAD FACTORES_ATMOSFERICOS
## 1: NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE           BUEN_TIEMPO
## 2:                    PLENO_DIA                  OTRO
## 3:                    PLENO_DIA           BUEN_TIEMPO
## 4:                    PLENO_DIA           BUEN_TIEMPO
## 5:                    PLENO_DIA                  OTRO
## 6:                    PLENO_DIA           BUEN_TIEMPO
##    VISIBILIDAD_RESTRINGIDA
## 1:                       8
## 2:                       8
## 3:                       0
## 4:                       0
## 5:                       8
## 6:                       8
##                                      TIPO_ACCIDENTE
## 1:                           Otro_tipo_de_accidente
## 2: Colision_vehic_obs_en_calzada_(Valla_de_defensa)
## 3:             Salida_via_drcha_sin_colision_(Otra)
## 4:               Colision_vehic_en_marcha_(Alcance)
## 5:       Salida_via_drcha_sin_colision_(Con_vuelco)
## 6:         Salida_via_drcha_sin_colision_(En_llano)

tail(accidentes)

##     ID_ACCIDENTE ANIO       MES HORA DIASEMANA PROVINCIA
## 1: 2016990000444 2015 DICIEMBRE   12    JUEVES    Madrid
## 2: 2016990000448 2015 DICIEMBRE   13    MARTES    Madrid
## 3: 2016990000873 2015 DICIEMBRE    7    JUEVES    Madrid
## 4: 2016990000875 2015 DICIEMBRE   11    JUEVES    Madrid
## 5: 2016990000876 2015 DICIEMBRE   13    MARTES    Madrid
## 6: 2016990001660 2015 NOVIEMBRE   15     LUNES    Madrid
##    COMUNIDAD_AUTONOMA TOT_VICTIMAS TOT_MUERTOS TOT_HERIDOS_GRAVES
## 1:             Madrid            1           0                  0
## 2:             Madrid            1           0                  0
## 3:             Madrid            1           0                  0
## 4:             Madrid            2           0                  0
## 5:             Madrid            1           0                  0
## 6:             Madrid            1           0                  0
##    TOT_HERIDOS_LEVES TOT_VEHICULOS_IMPLICADOS        ZONA ZONA_AGRUPADA
## 1:                 1                        1 ZONA URBANA  VIAS URBANAS
## 2:                 1                        1 ZONA URBANA  VIAS URBANAS
## 3:                 1                        2 ZONA URBANA  VIAS URBANAS
## 4:                 2                        2 ZONA URBANA  VIAS URBANAS
## 5:                 1                        1 ZONA URBANA  VIAS URBANAS
## 6:                 1                        2 ZONA URBANA  VIAS URBANAS
##            RED_CARRETERA        TIPO_VIA SUPERFICIE_CALZADA
## 1: TITULARIDAD_MUNICIPAL RAMAL_DE_ENLACE             MOJADA
## 2: TITULARIDAD_MUNICIPAL RAMAL_DE_ENLACE      SECA_Y_LIMPIA
## 3: TITULARIDAD_MUNICIPAL RAMAL_DE_ENLACE             MOJADA
## 4: TITULARIDAD_MUNICIPAL RAMAL_DE_ENLACE             MOJADA
## 5: TITULARIDAD_MUNICIPAL RAMAL_DE_ENLACE      SECA_Y_LIMPIA
## 6: TITULARIDAD_MUNICIPAL RAMAL_DE_ENLACE      SECA_Y_LIMPIA
##                     LUMINOSIDAD FACTORES_ATMOSFERICOS
## 1:                    PLENO_DIA           LLOVIZNANDO
## 2:                    PLENO_DIA           BUEN_TIEMPO
## 3: NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE           LLOVIZNANDO
## 4:                    PLENO_DIA           LLOVIZNANDO
## 5:                    PLENO_DIA           BUEN_TIEMPO
## 6:                    PLENO_DIA           BUEN_TIEMPO
##    VISIBILIDAD_RESTRINGIDA TIPO_ACCIDENTE
## 1:                       1             20
## 2:                       1              7
## 3:                       1              2
## 4:                       1              2
## 5:                       1              7
## 6:                       1              2

0.1.2 ANALISIS

Primeramente hago una clasificacion de los accidentes ocurridos en los años 2008-2015, clasificando por tipo de via.

clasif_acc<-sqldf("select ANIO,
              ZONA_AGRUPADA,  
              count (distinct ID_ACCIDENTE) as NUM_ACC,
              sum(TOT_MUERTOS) as MUERTES,
              sum(TOT_HERIDOS_GRAVES) as HERIDOS_GRAVES,
              sum(TOT_HERIDOS_LEVES) as HERIDOS_LEVES
              from accidentes
              group by ANIO,ZONA_AGRUPADA
              order by ANIO")
clasif_acc

##    ANIO     ZONA_AGRUPADA NUM_ACC MUERTES HERIDOS_GRAVES HERIDOS_LEVES
## 1  2008 VIAS INTERURBANAS   43831    2180          11363         56222
## 2  2008      VIAS URBANAS   49330     476           5569         58237
## 3  2009 VIAS INTERURBANAS   40789    1903           8975         54180
## 4  2009      VIAS URBANAS   47462     433           5326         56863
## 5  2010 VIAS INTERURBANAS   39174    1729           7841         52247
## 6  2010      VIAS URBANAS   46329     417           4486         56103
## 7  2011 VIAS INTERURBANAS   35878    1484           6944         47692
## 8  2011      VIAS URBANAS   47149     353           4626         56588
## 9  2012 VIAS INTERURBANAS   35425    1301           6178         47943
## 10 2012      VIAS URBANAS   47690     362           4486         57523
## 11 2013 VIAS INTERURBANAS   37297    1134           5278         51320
## 12 2013      VIAS URBANAS   52222     355           4993         63320
## 13 2014 VIAS INTERURBANAS   35147    1132           4948         48694
## 14 2014      VIAS URBANAS   56423     355           4822         68369
## 15 2015 VIAS INTERURBANAS   34558    1131           4858         48039
## 16 2015      VIAS URBANAS   63198     347           4842         76925

Comienzo a analizar para todos los años (2008-2015) las variables numericas relacionadas con las victimas:

Numero total de victimas (incluye a victimas mortales, graves y leves)
Vicitmas mortales.
Heridos graves.
Heridos leves.

#Agrupacion por año y tipologia de victima
acc<-sqldf("select ANIO,
          sum(TOT_VICTIMAS) as VICTIMAS_TOTALES,
          sum(TOT_MUERTOS) as MUERTOS,
          sum(TOT_HERIDOS_GRAVES) as H_GRAVES,
          sum(TOT_HERIDOS_LEVES) as H_LEVES
          from accidentes group by ANIO
          order by ANIO")

#Convierto a formato largo
acc_anio<-melt(acc,id=c("ANIO"))
colnames(acc_anio)<-c('ANIO','TIPO','VALUE')
acc_anio=sqldf("select * from acc_anio order by ANIO,TIPO")

Visualizando los datos de las tipologia por año, se parecian dos grupos y tendencias opuestas.

El primero compuesto por las victimas totales y heridos leves.
El segundo compuesto por muertos y heridos graves

#cc_anio$VALUE=scale(acc_anio$VALUE)

p1<-ggplot(acc_anio, aes(x=ANIO, y=VALUE, colour=TIPO, group=TIPO)) +
geom_line() +
ggtitle("EVOLUCION POR TIPOLOGIA TODOS LOS AÑOS")+
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+
ylab("NUMERO_TOTAL")+
ylab("NUMERO")


p2<-ggplot(acc_anio, aes(x=ANIO, y=VALUE, colour=TIPO, group=TIPO)) +
geom_line() +
ggtitle("EVOLUCION POR TIPOLOGIA TODOS LOS AÑOS")+
theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+
ylab("NUMERO_TOTAL")+
ylab("NUMERO_escala LOG")+  scale_y_log10()

grid.arrange(p1,p2, ncol=1)

p3<-ggplot(sqldf("select * from acc_anio where TIPO=='MUERTOS' or TIPO=='H_GRAVES'" ), aes(x=ANIO, y=VALUE, colour=TIPO, group=TIPO)) +
    geom_line() +
    ggtitle("GRP1_EVO_MUERTOS_Y_HERIDOS GRAVES")+
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+
    ylab("NUMERO_TOTAL")+
    ylab("NUMERO")

p4<-ggplot(sqldf("select * from acc_anio where TIPO<>'MUERTOS' and TIPO<>'H_GRAVES'" ), aes(x=ANIO, y=VALUE, colour=TIPO, group=TIPO)) +
    geom_line() +
    ggtitle("GRP2_EVO_DE_VICTIMAS_Y_HERIDOS_LEVES")+
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+
    ylab("NUMERO_TOTAL")+
    ylab("NUMERO")

# ggplot(acc_anio, aes(ANIO, MUERTOS)) + geom_line() 
# + xlab("ANIO") + ylab("VICTIMAS")

grid.arrange(p3,p4, ncol=1)

Se observa que el numero de victimas en tiene una tendencia positiva, esta tendencia va pareja al incremento de heridos leves.

En cambio vemos que la tendencia de muertes y heridos graves es negativa.

En 8 años se han incrementado las victimas, pero se ha reducido el numero de muertes.

Para comprobar esta posible depenencia, creo una matriz de correlacion entre las distintas variables.

-En primer lugar incluyendo todos los años desde 2008 al 2015.

Se aprecian la siguientes CORRELACIONES DIRECTAS:

0.91 Entre heridos leves y victimas. El numero de heridos leves está casi a la misma proporcion que de accidentados.
0.13 Entre heridos graves y victimas.
0.07 Entre muertos y victimas. El aumento en el nuevo de victimas no tiene demasiado impacto en el aumento de numero de muertos.

Se aprecian las siguentes CORRELACIONES INDIRECTAS:

-0.11 Entre heridos leves y muertos.
-0.26 Entre heridos graves y heridos leves.

Logicamente, si aumenta el numero de muertos o heridos graves, diminuye el numero de heridos leves, y viceversa.

acc_subset <- subset(accidentes,select=c(TOT_VICTIMAS,TOT_MUERTOS,TOT_HERIDOS_GRAVES,
                               TOT_HERIDOS_LEVES))

#creo la matriz de correlacion
acc_subset_cor<- cor(acc_subset)
#nombre en ejes
colnames(acc_subset_cor)<-c("VICTMS","MUERTOS","H_GRVS","H_LVS")
rownames(acc_subset_cor)<-c("VICTMS","MUERTOS","H_GRVS","H_LVS")
#paleta de colores
col <- colorRampPalette(c("#BB4444", "#EE9988", "#FFFFFF", "#77AADD", "#4477AA"))
#ploteo
corrplot(acc_subset_cor, method="color",
             hclust.method="median",
             addCoef.col = "black",
             col=col(200),
             order ="hclust",
             title ="MATRIZ DE CORRELACIÓN 2008-2015",
             number.cex=.75,
             tl.cex = .75,
             mar = c(1,0,1,0),type="lower")

Genero matrices de correlacion para cada uno de los años

Se mantienen las correlacion entre las variable antes comentadas. Se puede apreciar en las correlaciones entre el numero de victimas y el resto de variables:

Con el numero de muertos va disminuyendo desde 2008 a 2015, salvo incremento en 2014.
Con el numero de heridos leves, se mantiene cuasi lineal.
Con el numero de heridos graves, disminute desde 2008 a 2015, salvo incremento en 2014.

colnames(accidentes)

##  [1] "ID_ACCIDENTE"             "ANIO"                    
##  [3] "MES"                      "HORA"                    
##  [5] "DIASEMANA"                "PROVINCIA"               
##  [7] "COMUNIDAD_AUTONOMA"       "TOT_VICTIMAS"            
##  [9] "TOT_MUERTOS"              "TOT_HERIDOS_GRAVES"      
## [11] "TOT_HERIDOS_LEVES"        "TOT_VEHICULOS_IMPLICADOS"
## [13] "ZONA"                     "ZONA_AGRUPADA"           
## [15] "RED_CARRETERA"            "TIPO_VIA"                
## [17] "SUPERFICIE_CALZADA"       "LUMINOSIDAD"             
## [19] "FACTORES_ATMOSFERICOS"    "VISIBILIDAD_RESTRINGIDA" 
## [21] "TIPO_ACCIDENTE"

acc_subset<- subset(accidentes,select=c(TOT_VICTIMAS,TOT_MUERTOS,TOT_HERIDOS_GRAVES,
                              TOT_HERIDOS_LEVES))
#Quiero plotear los añosa 2x2
par(mfrow=c(2,2))
col <- colorRampPalette(c("#BB4444", "#EE9988", "#FFFFFF", "#77AADD", "#4477AA"))
years=.(2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015)

for (year in names(years)) {
    acc_subset <- subset(accidentes,(ANIO==year),
                     select=c(TOT_VICTIMAS,TOT_MUERTOS,TOT_HERIDOS_GRAVES,
                              TOT_HERIDOS_LEVES))
    acc_subset_cor<- cor(acc_subset)
    colnames(acc_subset_cor)<-c("VICTMS","MUERTOS","H_GRVS","H_LVS")
    rownames(acc_subset_cor)<-c("VICTMS","MUERTOS","H_GRVS","H_LVS")

    corrplot(acc_subset_cor, method="color",
             hclust.method="median",
             addCoef.col = "black",
             col=col(200),
             order ="hclust",
             title =year,
             number.cex=.75,
             tl.cex = .75,
             mar = c(1,0,1,0),type="lower")
}

#### REGRESIONES Precedo a analizar mediante regresion lineal la realcion antes comentada entre heridos leves y victimas totales

reg<-lm(VICTIMAS_TOTALES~H_LEVES,data = acc)
plot(VICTIMAS_TOTALES~H_LEVES,data = acc)

summary(reg)

## 
## Call:
## lm(formula = VICTIMAS_TOTALES ~ H_LEVES, data = acc)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -2176.3 -1935.1 -1336.4   850.4  5943.6 
## 
## Coefficients:
##              Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)   
## (Intercept) 2.458e+04  1.971e+04   1.247  0.25893   
## H_LEVES     9.045e-01  1.749e-01   5.172  0.00207 **
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 3133 on 6 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.8168, Adjusted R-squared:  0.7863 
## F-statistic: 26.75 on 1 and 6 DF,  p-value: 0.00207

anova(reg)

## Analysis of Variance Table
## 
## Response: VICTIMAS_TOTALES
##           Df    Sum Sq   Mean Sq F value  Pr(>F)   
## H_LEVES    1 262591858 262591858  26.751 0.00207 **
## Residuals  6  58896004   9816001                   
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

El R cuadrado nos indica que aproximadamente el 81,68% de la variabilidad en la variable VICTIMAS_TOTALES es explicada por los HERIDOS_LEVES.

Analizando la varianza, teniendo un alfa de 0,4 y siendo p=0.00207. Podemos decir que existe relacion lineal.

0.1.2.1 GRAFICOS SOBRE EL NUMERO DE VICTIMAS Y TIPOLOGIA

Voy a comprobar el % de cada tipo de herido sobre el total y representarlo mediante histograma.

Hay un total de 1.010.892 victimas en 8 años, de las cuales:

MUERTES son 15.092, que representan un 9,45% sobre el total.
HERIDOS_GRAVES son 95.535, que representan un 1,49% sobre el total.
HERIDOS_GRAVES son 900.265, que representan un 89,06% sobre el total.

TIPO TOTAL_VICTIMAS PORC MUERTOS 15092 1.49 H_GRAVES 95535 9.45 H_LEVES 900265 89.06

#Agrupacion por tipo desde 2008 a 2015
tipos_victimas<- ddply(subset(acc_anio, TIPO!="VICTIMAS_TOTALES"), .(TIPO),
                      summarize,TOTAL_VICTIMAS= sum(VALUE))

#Total de victimas desde 2008 a 2015
total_victimas<-sqldf("select sum(VALUE) as TOTAL from acc_anio where tipo=='VICTIMAS_TOTALES'")

#Calculo en % de cada tipologia sobre el total
tipos_victimas$PORC=round((tipos_victimas$TOTAL_VICTIMAS/total_victimas$TOTAL)*100,2)

#Histograma 1
ggplot(tipos_victimas,
  aes(x = TIPO, y = TOTAL_VICTIMAS,fill=TIPO)) +
  ggtitle("TOTAL DE VICTIMAS Y % SOBRE EL TOTAL 2008-2015")+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5))+
  geom_bar(stat="identity") +
  labs(x = "TIPO_VICTIMA", y = "NUM_VICTIMAS - % SOBRE TOTAL", fill = "TIPOLOGIAS")+
  scale_y_continuous(limits = c(0,1000000))+
  geom_text(data=tipos_victimas, aes(label=format(PORC, digits=3), y=PORC),
  colour="black",size=3.5,vjust=-8)+
 geom_text(data=tipos_victimas, aes(label=format(TOTAL_VICTIMAS, digits=6), y=TOTAL_VICTIMAS),
  colour="black",size=3.5,vjust=-2)

A continuacion vemos en 3D, el detalle de la evolucion por año, y peso de cada tipologia sobre el total de accidentes.

#Genero la tabla por año y tipo
tipos_victimas_anio<- ddply(subset(acc_anio, TIPO!="VICTIMAS_TOTALES"), .(ANIO,TIPO),
                      summarize,TOTAL_VICTIMAS= sum(VALUE))

#Calculo en % de cada tipo sobre el total

tipos_victimas_anio$PORC=round((tipos_victimas_anio$TOTAL_VICTIMAS/total_victimas$TOTAL)*100,2)

plot_ly(tipos_victimas_anio, x = ~ANIO, y = ~TIPO, z = ~PORC,
             marker = list(color = ~TOTAL_VICTIMAS,
                           colorscale = c('#FFE1A1', '#683531'), 
                           showscale = TRUE)) %>%
  add_markers() %>%
  layout(scene = list(xaxis = list(title = 'ANIO'),
                      yaxis = list(title = 'TIPO'),
                      zaxis = list(title = '% S.TOTAL')),
         annotations = list(
           x = 1.13,
           y = 1.05,
           text = 'VICTIMAS',
           xref = 'TIPOLOGIA',
           yref = '% S.TOTAL',
           showarrow = FALSE
         ))

0.1.3 TRABAJANDO CON LAS CIFRAS DEL NUMERO DE ACCIDENTES POR MES

Por meses: Vemos de nuevo que los años con mayor siniestralidad son 2015,2014 y 2008. El mas con mayor siniestrlidad y victimas es Julio. En 2015 se aprecia un notable incremento en los meses de Mayo a Julio. 2011 y 2012 son los años con numero de accidentes y victimas.

Por dias: El dia con mayor siniestralidad y mayor numero de victimas, es el Viernes, y con menor, el Domingo. 2015 es el año que tiene el top de ambos indicadores 5 de 7 dias.

#Agrupacion por año y tipologia de victima
acc_anio_mes<-sqldf("select ANIO,
          MES,
          count(distinct ID_ACCIDENTE) as NUM_ACC,
          sum(TOT_VICTIMAS) as VICTIMAS
          from accidentes 
          group by ANIO,MES
          order by ANIO")


acc_anio_dia<-sqldf("select ANIO,
          DIASEMANA as DIA,
          count(distinct ID_ACCIDENTE) as NUM_ACC,
          sum(TOT_VICTIMAS) as VICTIMAS
          from accidentes 
          group by ANIO,DIASEMANA
          order by ANIO")

#Convierto a formato largo
#acc_anio_ccaa<-melt(acc_anio_ccaa,id=c("ANIO","MES","DIASEMANA","NUM_ACC"))
#colnames(acc_anio_ccaa)<-c('ANIO','MES','NUM_ACC','TIPOLOGIA','VICTIMAS')
#acc_anio_ccaa=sqldf("select * from acc_anio_ccaa order by ANIO,CC_AA,TIPO")
#Convierto a factores y ordeno los meses
acc_anio_mes$ANIO  <- as.factor(acc_anio_mes$ANIO)
acc_anio_mes$MES  <- as.factor(acc_anio_mes$MES)
acc_anio_mes$MES <- ordered(acc_anio_mes$MES, 
                    c("ENERO","FEBRERO","MARZO","ABRIL","MAYO",
                      "JUNIO","JULIO", "AGOSTO", "SEPTIEMBRE",
                      "OCTUBRE", "NOVIEMBRE", "DICIEMBRE"))

acc_anio_dia$ANIO  <- as.factor(acc_anio_dia$ANIO)
acc_anio_dia$DIA  <- as.factor(acc_anio_dia$DIA)
acc_anio_dia$DIA <- ordered(acc_anio_dia$DIA, 
                  c("LUNES","MARTES","MIERCOLES","JUEVES","VIERNES",
                      "SABADO","DOMINGO" ))

#Scatter
# plot_ly(data = acc_anio_ccaa, x = ~MES, y = ~NUM_ACC, color = ~ANIO,type = "scatter",
#         text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', NUM_ACC))
#Histograma
p1=plot_ly(data = acc_anio_mes, x = ~MES, y = ~NUM_ACC, color = ~ANIO,
        text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', NUM_ACC)) %>%
  layout(title = "ACCIDENTES POR MESES 2008-2015")


p2=plot_ly(data = acc_anio_mes, x = ~MES, y = ~VICTIMAS, color = ~ANIO,
        text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', VICTIMAS)) %>%
  layout(title = "VICTIMAS POR MES 2008-2015")

p3=plot_ly(data = acc_anio_dia, x = ~DIA, y = ~NUM_ACC, color = ~ANIO,
        text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', NUM_ACC)) %>%
  layout(title = "ACCIDENTES POR DIAS 2008-2015")

p4=plot_ly(data = acc_anio_dia, x = ~DIA, y = ~VICTIMAS, color = ~ANIO,
        text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', VICTIMAS)) %>%
  layout(title = "VICTIMAS POR DIAS 2008-2015")

p1

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

p2

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

p3

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

p4

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

0.1.4 TRABAJANDO CON LAS CIFRAS DEL NUMERO DE ACCIDENTES Y VICTIMAS POR CCAA

En cuanto al numero de accidentes y victimas por CCAA, Cataluña es la CCAA con mas accidentes, seguidas de Madrid y Andalucia.

En cuanto a menos siniestralidad se encuentran Navarra, Ceuta y Melilla Y la Rioja.

#Agrupacion por año y tipologia de victima
acc_anio_ccaa<-sqldf("select ANIO,
          COMUNIDAD_AUTONOMA as CCAA,
          count(distinct ID_ACCIDENTE) as NUM_ACC,
          sum(TOT_VICTIMAS) as VICTIMAS
          from accidentes 
          group by ANIO,COMUNIDAD_AUTONOMA
          order by NUM_ACC desc")

#Convierto a formato largo
#acc_anio_ccaa<-melt(acc_anio_ccaa,id=c("ANIO","MES","DIASEMANA","NUM_ACC"))
#colnames(acc_anio_ccaa)<-c('ANIO','MES','NUM_ACC','TIPOLOGIA','VICTIMAS')
#acc_anio_ccaa=sqldf("select * from acc_anio_ccaa order by ANIO,CC_AA,TIPO")
#Convierto a factores y ordeno los meses
acc_anio_ccaa$ANIO  <- as.factor(acc_anio_ccaa$ANIO)
acc_anio_ccaa$CCAA  <- as.factor(acc_anio_ccaa$CCAA)

#Scatter
# plot_ly(data = acc_anio_ccaa, x = ~MES, y = ~NUM_ACC, color = ~ANIO,type = "scatter",
#         text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', NUM_ACC))
#Histograma
p1<-plot_ly(data = acc_anio_ccaa, x = ~ANIO, y = ~NUM_ACC, color = ~CCAA,type = "scatter",
        text = ~paste("CCAA: ",CCAA, '<br>ACCIDENTES:', NUM_ACC))
#%>%  layout(title = "ACCIDENTES POR CCAA 2008-2015")

p2<-plot_ly(data = acc_anio_ccaa, x = ~ANIO, y = ~VICTIMAS, color = ~CCAA,type = "scatter",
        text = ~paste("CCAA: ",CCAA, '<br>ACCIDENTES:', VICTIMAS)) 
#%>%  layout(title = "VICTIMAS POR CCAA 2008-2015")

p<-subplot(p1, p2,margin = 0.05)

## No scatter mode specifed:
##   Setting the mode to markers
##   Read more about this attribute -> https://plot.ly/r/reference/#scatter-mode

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
## Returning the palette you asked for with that many colors

## No scatter mode specifed:
##   Setting the mode to markers
##   Read more about this attribute -> https://plot.ly/r/reference/#scatter-mode

## Warning in RColorBrewer::brewer.pal(N, "Set2"): n too large, allowed maximum for palette Set2 is 8
## Returning the palette you asked for with that many colors

p %>% layout(annotations = list(
 list(x = 0.05 , y = 1.05, text = "ACCIDENTES POR CCAA", showarrow = F, xref='paper', yref='paper'),
  list(x =0.95, y = 1.05, text = "VICTIMAS POR CCAA", showarrow = F, xref='paper', yref='paper'))
)

A continuacion, examino 3 variables importantes a la hora de producirse una accidente:

Tipo de calzada
Condiciones luminicas
Condiciones climatologicas

Se puede ver que el groso de accidentes se produce con un asfalto seco y limpio, a pleno dia y con buen tiempo.

#Agrupacion por año y tipologia de victima
acc_anio_calzada<-sqldf("select ANIO,
          SUPERFICIE_CALZADA as CALZADA,
          count (SUPERFICIE_CALZADA) as NUM_CALZADA
          from accidentes 
          group by ANIO,SUPERFICIE_CALZADA
          order by ANIO")

acc_anio_luminosidad<-sqldf("select ANIO,
          LUMINOSIDAD,
          count (LUMINOSIDAD)  as NUM_LUMINOSIDAD
          from accidentes 
          group by ANIO,LUMINOSIDAD
          order by ANIO")

acc_anio_clima<-sqldf("select ANIO,
          FACTORES_ATMOSFERICOS as CLIMA,
          count (FACTORES_ATMOSFERICOS)  as NUM_CLIMA
          from accidentes 
          group by ANIO,FACTORES_ATMOSFERICOS
          order by ANIO")


acc_anio_calzada$ANIO  <- as.factor(acc_anio_calzada$ANIO)
acc_anio_luminosidad$ANIO  <- as.factor(acc_anio_luminosidad$ANIO)
acc_anio_clima$ANIO  <- as.factor(acc_anio_clima$ANIO)

#Histograma tipo de calzada
p1=plot_ly(data = acc_anio_calzada, x = ~CALZADA, y = ~NUM_CALZADA, color = ~ANIO,
        text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', NUM_CALZADA)) %>%
  layout(title = "ACCIDENTES TIPO DE CALZADA 2008-2015")

#Histograma factores lumincos
p2=plot_ly(data = acc_anio_luminosidad, x = ~LUMINOSIDAD, y = ~NUM_LUMINOSIDAD, color = ~ANIO,
        text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', NUM_LUMINOSIDAD)) %>%
  layout(title = "ACCIDENTES LUMINOSIDAD 2008-2015")

#Histograma climatologia
p3=plot_ly(data = acc_anio_clima, x = ~CLIMA, y = ~NUM_CLIMA, color = ~ANIO,
        text = ~paste("ANIO: ",ANIO, '<br>ACCIDENTES:', NUM_CLIMA)) %>%
  layout(title = "ACCIDENTES POR CLIMATOLOGIA 2008-2015")

p1

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

p2

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

p3

## No trace type specified:
##   Based on info supplied, a 'bar' trace seems appropriate.
##   Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#bar

0.2 ARBOL DE CLASIFICACION

Voy a intentar identificar que factores influyen mas en que haya muerte o no en un accidente. Para ello, utilizo un arbol de clasificacion.

En primer lugar identifico del data set de accidentes, que registro han tenido muertes, creando una nueva columna TARGET que contendra valores “S” o “N”.

El resto de variables que intervendran en el arbol, las convierto a factores.

Teniendo el cuenta las variables:

ZONA_AGRUPADA
SUPERFICIE_CALZADA
FACTORES_ATMOSFERICOS

Se obtiene como resultado que la tipologia de accidente del cluster 12, tiene la mayor probabilidad de muerte: TIPO DE VIDA–>VIAS INTERURBANAS FACTORES_ATMOSFERICOS–>NIEBLA_INTENSA SUPERFICIE_CALZADA–>GRAVILLA SUELTA, OTRO TIPO, SECA_Y_LIMPIA, UMBRIA

#Creo la varible objetivo, en este caso identifica que accidentes han tenido muertes
accidentes$target <- as.numeric(accidentes$TOT_MUERTOS > 0)
accidentes$target[accidentes$TOT_MUERTOS > 0]="S"
accidentes$target[accidentes$TOT_MUERTOS == 0]="N"
accidentes$target <- as.factor(accidentes$target)

#Convierto en factores las variables que voy a utilizar en el arbol
accidentes$ZONA <- as.factor(accidentes$ZONA)
accidentes$ZONA_AGRUPADA <- as.factor(accidentes$ZONA_AGRUPADA)
accidentes$RED_CARRETERA <- as.factor(accidentes$RED_CARRETERA)
accidentes$TIPO_VIA <- as.factor(accidentes$TIPO_VIA)
accidentes$SUPERFICIE_CALZADA <- as.factor(accidentes$SUPERFICIE_CALZADA)
accidentes$LUMINOSIDAD <- as.factor(accidentes$LUMINOSIDAD)
accidentes$FACTORES_ATMOSFERICOS <- as.factor(accidentes$FACTORES_ATMOSFERICOS)
accidentes$VISIBILIDAD_RESTRINGIDA <- as.factor(accidentes$VISIBILIDAD_RESTRINGIDA)

#Genero el arbol
tree <- ctree(target ~ 
                  #ZONA+
                  ZONA_AGRUPADA + 
                  #RED_CARRETERA +
                  #TIPO_VIA +
                  SUPERFICIE_CALZADA +
                  #LUMINOSIDAD  
                  FACTORES_ATMOSFERICOS 
                  #VISIBILIDAD_RESTRINGIDA 
                , 
                data = accidentes
)
 
#ploteado simple
#plot(tree,gp = gpar(fontsize = 4),abbreviate = TRUE)
#plot(as.simpleparty(tree),gp = gpar(fontsize = 4))

El resultado es un arbol con 11 nodos internos y 12 terminales

#Resultado del arbol
tree

## 
## Model formula:
## target ~ ZONA_AGRUPADA + SUPERFICIE_CALZADA + FACTORES_ATMOSFERICOS
## 
## Fitted party:
## [1] root
## |   [2] ZONA_AGRUPADA in VIAS INTERURBANAS
## |   |   [3] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO
## |   |   |   [4] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, BARRILLO, HELADA, MOJADA, NEVADA
## |   |   |   |   [5] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO: N (n = 10152, err = 2.1%)
## |   |   |   |   [6] FACTORES_ATMOSFERICOS in GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO: N (n = 38680, err = 2.6%)
## |   |   |   [7] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, OTRO TIPO, SECA_Y_LIMPIA, UMBRIA
## |   |   |   |   [8] SUPERFICIE_CALZADA in OTRO TIPO, UMBRIA: N (n = 3459, err = 5.1%)
## |   |   |   |   [9] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, SECA_Y_LIMPIA: N (n = 235019, err = 3.6%)
## |   |   [10] FACTORES_ATMOSFERICOS in NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA, OTRO, VIENTO FUERTE
## |   |   |   [11] FACTORES_ATMOSFERICOS in NIEBLA_INTENSA
## |   |   |   |   [12] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, OTRO TIPO, SECA_Y_LIMPIA, UMBRIA: N (n = 495, err = 11.9%)
## |   |   |   |   [13] SUPERFICIE_CALZADA in BARRILLO, HELADA, MOJADA, NEVADA: N (n = 636, err = 5.3%)
## |   |   |   [14] FACTORES_ATMOSFERICOS in NIEBLA_LIGERA, OTRO, VIENTO FUERTE: N (n = 13658, err = 4.8%)
## |   [15] ZONA_AGRUPADA in VIAS URBANAS
## |   |   [16] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE
## |   |   |   [17] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO
## |   |   |   |   [18] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, BARRILLO, GRAVILLA SUELTA, HELADA, NEVADA, OTRO TIPO, SECA_Y_LIMPIA: N (n = 351640, err = 0.7%)
## |   |   |   |   [19] SUPERFICIE_CALZADA in MOJADA, UMBRIA: N (n = 7641, err = 1.0%)
## |   |   |   [20] FACTORES_ATMOSFERICOS in LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE: N (n = 5500, err = 1.1%)
## |   |   [21] FACTORES_ATMOSFERICOS in GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, NEVANDO, OTRO
## |   |   |   [22] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, GRAVILLA SUELTA, HELADA, MOJADA, NEVADA, SECA_Y_LIMPIA: N (n = 44570, err = 0.5%)
## |   |   |   [23] SUPERFICIE_CALZADA in BARRILLO, OTRO TIPO, UMBRIA: N (n = 452, err = 2.2%)
## 
## Number of inner nodes:    11
## Number of terminal nodes: 12

#Para ver los resultado con mas claridad, calculo la probabilida de tener muerte o no, dependiendo de las variables que he incluido en el arbol

#Calculo la probabilidad
prob=aggregate(predict(tree, type = "prob"),
                  list(predict(tree, type = "node")), FUN = mean)

Ahora se ve mejor la probalidad de “S” o “N” en cada nodo terminal

prob[order(prob$S,decreasing = TRUE),]

##    Group.1         N           S
## 5       12 0.8808081 0.119191919
## 6       13 0.9465409 0.053459119
## 3        8 0.9494073 0.050592657
## 7       14 0.9516035 0.048396544
## 4        9 0.9636795 0.036320468
## 2        6 0.9736815 0.026318511
## 12      23 0.9778761 0.022123894
## 1        5 0.9788219 0.021178093
## 10      20 0.9885455 0.011454545
## 9       19 0.9900537 0.009946342
## 8       18 0.9925719 0.007428051
## 11      22 0.9946376 0.005362351

#Modifico los nodos del arbol con la probabilidad calculada
tree_node <- as.list(tree$node)
for(i in 1:nrow(prob)) {
  tree_node[[prob[i,1]]]$info$prediction <- paste(
    format(names(prob)[-1]),
    format(round(prob[i, -1], digits = 3), nsmall = 3)
  )
}
tree$node <- as.partynode(tree_node)

#Ploteo el arbol
plot(tree,
     terminal_panel = node_terminal,
     gp = gpar(fontsize = 6),
     tp_args = list(FUN = function(node) c("PROB_MUERTE", node$prediction))
     )

Si ejecuto el arbol con todas las variables y ordeno descendentemente por probabilidad de muerte, se ve que el grupo 105 tiene una probabilida de mas del 40%.

FACTORES_ATMOSFERICOS --> LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE
RED_CARRETERA --> OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_PROVINCIAL
VISIBILIDAD_RESTRINGIDA --> 5:'DESLUMBRAMIENTO', 7:'OTRA_CAUSA'
LUMINOSIDAD --> CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION
SUPERFICIE_CALZADA --> SECA_Y_LIMPIA, UMBRIA

Seguida de 5 cluster mas con mas de un 20%.

Group.1 N S 51 105 0.5714286 0.4285714286 76 153 0.6666667 0.3333333333 56 112 0.7454545 0.2545454545 46 94 0.7567568 0.2432432432 6 19 0.7777778 0.2222222222 52 106 0.7877358 0.2122641509

#Genero el arbol con todas las variables
tree <- ctree(target ~ 
                  #ZONA+
                  ZONA_AGRUPADA + 
                  RED_CARRETERA +
                  TIPO_VIA +
                  SUPERFICIE_CALZADA +
                  LUMINOSIDAD  +
                  FACTORES_ATMOSFERICOS +
                  VISIBILIDAD_RESTRINGIDA 
                , 
                data = accidentes
)
 
#ploteado simple
#plot(tree,gp = gpar(fontsize = 4),abbreviate = TRUE)
#plot(as.simpleparty(tree),gp = gpar(fontsize = 4))

#Resultado del arbol
tree

## 
## Model formula:
## target ~ ZONA_AGRUPADA + RED_CARRETERA + TIPO_VIA + SUPERFICIE_CALZADA + 
##     LUMINOSIDAD + FACTORES_ATMOSFERICOS + VISIBILIDAD_RESTRINGIDA
## 
## Fitted party:
## [1] root
## |   [2] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL, TITULARIDAD_PROVINCIAL
## |   |   [3] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 0, 1, 8
## |   |   |   [4] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA
## |   |   |   |   [5] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, CAMINO_VECINAL, DE_SERVICIO, PARA_AUTOMOVILES, RAMAL_DE_ENLACE
## |   |   |   |   |   [6] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, DE_SERVICIO, RAMAL_DE_ENLACE
## |   |   |   |   |   |   [7] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, GRANIZANDO, NIEBLA_LIGERA, OTRO, VIENTO FUERTE
## |   |   |   |   |   |   |   [8] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE: N (n = 11265, err = 3.4%)
## |   |   |   |   |   |   |   [9] LUMINOSIDAD in PLENO_DIA
## |   |   |   |   |   |   |   |   [10] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 0, 8: N (n = 16788, err = 2.7%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [11] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 1
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [12] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_PROVINCIAL: N (n = 6097, err = 1.2%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [13] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [14] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, DE_SERVICIO
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [15] TIPO_VIA in AUTOPISTA, DE_SERVICIO
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [16] TIPO_VIA in AUTOPISTA: N (n = 4603, err = 2.2%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [17] TIPO_VIA in DE_SERVICIO
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [18] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO: N (n = 45, err = 6.7%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [19] FACTORES_ATMOSFERICOS in OTRO, VIENTO FUERTE: N (n = 9, err = 22.2%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [20] TIPO_VIA in AUTOVIA: N (n = 17884, err = 2.1%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [21] TIPO_VIA in RAMAL_DE_ENLACE: N (n = 763, err = 0.3%)
## |   |   |   |   |   |   [22] FACTORES_ATMOSFERICOS in LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO, NIEBLA_INTENSA
## |   |   |   |   |   |   |   [23] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 0, 1: N (n = 5575, err = 0.8%)
## |   |   |   |   |   |   |   [24] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 8: N (n = 2914, err = 1.8%)
## |   |   |   |   |   [25] TIPO_VIA in CAMINO_VECINAL, PARA_AUTOMOVILES
## |   |   |   |   |   |   [26] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_PROVINCIAL
## |   |   |   |   |   |   |   [27] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 8
## |   |   |   |   |   |   |   |   [28] TIPO_VIA in CAMINO_VECINAL: N (n = 658, err = 5.8%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [29] TIPO_VIA in PARA_AUTOMOVILES: N (n = 122, err = 0.0%)
## |   |   |   |   |   |   |   [30] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 1
## |   |   |   |   |   |   |   |   [31] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, NEVANDO, NIEBLA_INTENSA, OTRO, VIENTO FUERTE
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [32] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO: N (n = 18377, err = 2.3%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [33] FACTORES_ATMOSFERICOS in NEVANDO, NIEBLA_INTENSA, OTRO, VIENTO FUERTE: N (n = 1360, err = 3.0%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [34] FACTORES_ATMOSFERICOS in GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_LIGERA: N (n = 2113, err = 1.2%)
## |   |   |   |   |   |   [35] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL
## |   |   |   |   |   |   |   [36] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, SECA_Y_LIMPIA
## |   |   |   |   |   |   |   |   [37] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_AUTONOMICA
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [38] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, GRANIZANDO, NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA, OTRO: N (n = 28118, err = 3.6%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [39] FACTORES_ATMOSFERICOS in LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO, VIENTO FUERTE
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [40] FACTORES_ATMOSFERICOS in LLUVIA_FUERTE, VIENTO FUERTE: N (n = 186, err = 5.9%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [41] FACTORES_ATMOSFERICOS in LLOVIZNANDO, NEVANDO: N (n = 138, err = 8.0%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [42] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_ESTATAL: N (n = 13000, err = 4.3%)
## |   |   |   |   |   |   |   [43] SUPERFICIE_CALZADA in BARRILLO, HELADA, MOJADA, NEVADA, OTRO TIPO, UMBRIA
## |   |   |   |   |   |   |   |   [44] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE: N (n = 1738, err = 3.4%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [45] LUMINOSIDAD in PLENO_DIA
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [46] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO, NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA: N (n = 5073, err = 1.6%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [47] FACTORES_ATMOSFERICOS in GRANIZANDO, OTRO, VIENTO FUERTE: N (n = 839, err = 3.5%)
## |   |   |   |   [48] TIPO_VIA in CONVENCIONAL, CONVENCIONAL_CARRIL_LENTO, OTRA
## |   |   |   |   |   [49] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_PROVINCIAL
## |   |   |   |   |   |   [50] ZONA_AGRUPADA in VIAS INTERURBANAS
## |   |   |   |   |   |   |   [51] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_AUTONOMICA
## |   |   |   |   |   |   |   |   [52] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO, NIEBLA_LIGERA
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [53] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO: N (n = 1238, err = 6.1%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [54] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA: N (n = 20725, err = 4.0%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [55] FACTORES_ATMOSFERICOS in GRANIZANDO, NIEBLA_INTENSA, OTRO, VIENTO FUERTE: N (n = 588, err = 8.2%)
## |   |   |   |   |   |   |   [56] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_PROVINCIAL: N (n = 13111, err = 3.0%)
## |   |   |   |   |   |   [57] ZONA_AGRUPADA in VIAS URBANAS
## |   |   |   |   |   |   |   [58] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 0, 1: N (n = 1488, err = 5.1%)
## |   |   |   |   |   |   |   [59] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 8: N (n = 716, err = 9.4%)
## |   |   |   |   |   [60] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_ESTATAL
## |   |   |   |   |   |   [61] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO: N (n = 591, err = 9.3%)
## |   |   |   |   |   |   [62] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA: N (n = 10495, err = 6.0%)
## |   |   |   [63] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION
## |   |   |   |   [64] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, HELADA, MOJADA, NEVADA
## |   |   |   |   |   [65] LUMINOSIDAD in NOCHE: SIN ILUMINACION
## |   |   |   |   |   |   [66] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE: N (n = 1638, err = 4.3%)
## |   |   |   |   |   |   [67] FACTORES_ATMOSFERICOS in NEVANDO, NIEBLA_INTENSA, OTRO: N (n = 206, err = 10.7%)
## |   |   |   |   |   [68] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE: N (n = 4548, err = 3.1%)
## |   |   |   |   [69] SUPERFICIE_CALZADA in BARRILLO, GRAVILLA SUELTA, OTRO TIPO, SECA_Y_LIMPIA, UMBRIA
## |   |   |   |   |   [70] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE
## |   |   |   |   |   |   [71] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL: N (n = 15441, err = 6.4%)
## |   |   |   |   |   |   [72] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_PROVINCIAL: N (n = 4215, err = 4.9%)
## |   |   |   |   |   [73] LUMINOSIDAD in NOCHE: SIN ILUMINACION
## |   |   |   |   |   |   [74] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL: N (n = 7416, err = 8.5%)
## |   |   |   |   |   |   [75] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_PROVINCIAL: N (n = 2107, err = 6.4%)
## |   |   [76] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 2, 3, 4, 5, 6, 7
## |   |   |   [77] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, BARRILLO, GRAVILLA SUELTA, HELADA, MOJADA, NEVADA, OTRO TIPO
## |   |   |   |   [78] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_PROVINCIAL
## |   |   |   |   |   [79] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, RAMAL_DE_ENLACE: N (n = 1044, err = 0.3%)
## |   |   |   |   |   [80] TIPO_VIA in CAMINO_VECINAL, CONVENCIONAL, CONVENCIONAL_CARRIL_LENTO, DE_SERVICIO, OTRA, PARA_AUTOMOVILES
## |   |   |   |   |   |   [81] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION
## |   |   |   |   |   |   |   [82] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES: N (n = 85, err = 15.3%)
## |   |   |   |   |   |   |   [83] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_PROVINCIAL: N (n = 791, err = 5.6%)
## |   |   |   |   |   |   [84] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA
## |   |   |   |   |   |   |   [85] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, BARRILLO, GRAVILLA SUELTA, HELADA, MOJADA, NEVADA: N (n = 2287, err = 3.0%)
## |   |   |   |   |   |   |   [86] SUPERFICIE_CALZADA in OTRO TIPO: N (n = 44, err = 15.9%)
## |   |   |   |   [87] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL
## |   |   |   |   |   [88] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, CONVENCIONAL_CARRIL_LENTO, DE_SERVICIO
## |   |   |   |   |   |   [89] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA: N (n = 1755, err = 4.5%)
## |   |   |   |   |   |   [90] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION: N (n = 491, err = 9.0%)
## |   |   |   |   |   [91] TIPO_VIA in CAMINO_VECINAL, CONVENCIONAL, OTRA, PARA_AUTOMOVILES, RAMAL_DE_ENLACE
## |   |   |   |   |   |   [92] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_ESTATAL: N (n = 1614, err = 10.7%)
## |   |   |   |   |   |   [93] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_AUTONOMICA
## |   |   |   |   |   |   |   [94] TIPO_VIA in CAMINO_VECINAL, OTRA: N (n = 37, err = 24.3%)
## |   |   |   |   |   |   |   [95] TIPO_VIA in CONVENCIONAL, PARA_AUTOMOVILES, RAMAL_DE_ENLACE
## |   |   |   |   |   |   |   |   [96] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION: N (n = 1007, err = 9.4%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [97] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA: N (n = 2375, err = 5.7%)
## |   |   |   [98] SUPERFICIE_CALZADA in SECA_Y_LIMPIA, UMBRIA
## |   |   |   |   [99] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION
## |   |   |   |   |   [100] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 5, 7
## |   |   |   |   |   |   [101] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_PROVINCIAL
## |   |   |   |   |   |   |   [102] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, OTRO
## |   |   |   |   |   |   |   |   [103] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 5: N (n = 80, err = 17.5%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [104] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 7: N (n = 138, err = 5.8%)
## |   |   |   |   |   |   |   [105] FACTORES_ATMOSFERICOS in LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE: N (n = 7, err = 42.9%)
## |   |   |   |   |   |   [106] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL: N (n = 636, err = 21.2%)
## |   |   |   |   |   [107] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 2, 3, 4, 6: N (n = 3161, err = 12.8%)
## |   |   |   |   [108] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA
## |   |   |   |   |   [109] RED_CARRETERA in OTRAS_TITULARIDADES, TITULARIDAD_PROVINCIAL: N (n = 4603, err = 7.1%)
## |   |   |   |   |   [110] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_AUTONOMICA, TITULARIDAD_ESTATAL
## |   |   |   |   |   |   [111] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO, NIEBLA_INTENSA, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE: N (n = 7245, err = 9.7%)
## |   |   |   |   |   |   [112] FACTORES_ATMOSFERICOS in OTRO: N (n = 110, err = 25.5%)
## |   [113] RED_CARRETERA in TITULARIDAD_MUNICIPAL
## |   |   [114] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 0, 1
## |   |   |   [115] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, CONVENCIONAL, OTRA, PARA_AUTOMOVILES, RAMAL_DE_ENLACE
## |   |   |   |   [116] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 0
## |   |   |   |   |   [117] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, NIEBLA_INTENSA: N (n = 78219, err = 0.2%)
## |   |   |   |   |   [118] FACTORES_ATMOSFERICOS in GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO, NIEBLA_LIGERA, OTRO, VIENTO FUERTE
## |   |   |   |   |   |   [119] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, GRAVILLA SUELTA, MOJADA, OTRO TIPO, SECA_Y_LIMPIA
## |   |   |   |   |   |   |   [120] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE: N (n = 5023, err = 0.3%)
## |   |   |   |   |   |   |   [121] LUMINOSIDAD in NOCHE: SIN ILUMINACION, PLENO_DIA: N (n = 10374, err = 0.0%)
## |   |   |   |   |   |   [122] SUPERFICIE_CALZADA in BARRILLO, HELADA, NEVADA: N (n = 245, err = 0.8%)
## |   |   |   |   [123] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 1
## |   |   |   |   |   [124] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE
## |   |   |   |   |   |   [125] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, PARA_AUTOMOVILES
## |   |   |   |   |   |   |   [126] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, NIEBLA_LIGERA, OTRO: N (n = 6701, err = 0.4%)
## |   |   |   |   |   |   |   [127] FACTORES_ATMOSFERICOS in GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NEVANDO, NIEBLA_INTENSA, VIENTO FUERTE: N (n = 1442, err = 0.0%)
## |   |   |   |   |   |   [128] TIPO_VIA in CONVENCIONAL, OTRA, RAMAL_DE_ENLACE
## |   |   |   |   |   |   |   [129] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE: N (n = 68161, err = 0.8%)
## |   |   |   |   |   |   |   [130] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE: N (n = 1134, err = 2.6%)
## |   |   |   |   |   [131] LUMINOSIDAD in NOCHE: SIN ILUMINACION, PLENO_DIA
## |   |   |   |   |   |   [132] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, BARRILLO, HELADA, MOJADA, NEVADA
## |   |   |   |   |   |   |   [133] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, GRANIZANDO, LLOVIZNANDO, LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_INTENSA, VIENTO FUERTE: N (n = 15945, err = 0.2%)
## |   |   |   |   |   |   |   [134] FACTORES_ATMOSFERICOS in NEVANDO, NIEBLA_LIGERA, OTRO
## |   |   |   |   |   |   |   |   [135] ZONA_AGRUPADA in VIAS INTERURBANAS: N (n = 39, err = 5.1%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [136] ZONA_AGRUPADA in VIAS URBANAS: N (n = 936, err = 0.7%)
## |   |   |   |   |   |   [137] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, OTRO TIPO, SECA_Y_LIMPIA, UMBRIA
## |   |   |   |   |   |   |   [138] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, OTRO TIPO, UMBRIA
## |   |   |   |   |   |   |   |   [139] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, PARA_AUTOMOVILES, RAMAL_DE_ENLACE: N (n = 2729, err = 0.4%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [140] TIPO_VIA in CONVENCIONAL, OTRA: N (n = 53, err = 7.5%)
## |   |   |   |   |   |   |   [141] SUPERFICIE_CALZADA in SECA_Y_LIMPIA
## |   |   |   |   |   |   |   |   [142] TIPO_VIA in AUTOPISTA, AUTOVIA, PARA_AUTOMOVILES, RAMAL_DE_ENLACE: N (n = 181090, err = 0.4%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   [143] TIPO_VIA in CONVENCIONAL, OTRA
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [144] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, LLOVIZNANDO, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [145] TIPO_VIA in CONVENCIONAL: N (n = 143, err = 3.5%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   |   [146] TIPO_VIA in OTRA: N (n = 2614, err = 1.0%)
## |   |   |   |   |   |   |   |   |   [147] FACTORES_ATMOSFERICOS in NIEBLA_INTENSA, OTRO: N (n = 28, err = 10.7%)
## |   |   |   [148] TIPO_VIA in CAMINO_VECINAL, CONVENCIONAL_CARRIL_LENTO, DE_SERVICIO
## |   |   |   |   [149] TIPO_VIA in CAMINO_VECINAL, DE_SERVICIO: N (n = 1531, err = 1.2%)
## |   |   |   |   [150] TIPO_VIA in CONVENCIONAL_CARRIL_LENTO
## |   |   |   |   |   [151] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, UMBRIA
## |   |   |   |   |   |   [152] FACTORES_ATMOSFERICOS in BUEN_TIEMPO, LLOVIZNANDO, NEVANDO, OTRO: N (n = 578, err = 6.4%)
## |   |   |   |   |   |   [153] FACTORES_ATMOSFERICOS in LLUVIA_FUERTE, NIEBLA_LIGERA, VIENTO FUERTE: N (n = 9, err = 33.3%)
## |   |   |   |   |   [154] SUPERFICIE_CALZADA in BARRILLO, HELADA, MOJADA, NEVADA, SECA_Y_LIMPIA: N (n = 2710, err = 3.4%)
## |   |   [155] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
## |   |   |   [156] ZONA_AGRUPADA in VIAS INTERURBANAS
## |   |   |   |   [157] SUPERFICIE_CALZADA in ACEITE, BARRILLO, MOJADA, NEVADA, SECA_Y_LIMPIA
## |   |   |   |   |   [158] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION: N (n = 1049, err = 7.8%)
## |   |   |   |   |   [159] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA
## |   |   |   |   |   |   [160] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 2, 3, 4, 5, 6: N (n = 1356, err = 6.0%)
## |   |   |   |   |   |   [161] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 7, 8: N (n = 2265, err = 2.8%)
## |   |   |   |   [162] SUPERFICIE_CALZADA in GRAVILLA SUELTA, HELADA, OTRO TIPO, UMBRIA: N (n = 630, err = 11.7%)
## |   |   |   [163] ZONA_AGRUPADA in VIAS URBANAS
## |   |   |   |   [164] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE, PLENO_DIA
## |   |   |   |   |   [165] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 2, 3, 4, 5, 6: N (n = 6138, err = 2.6%)
## |   |   |   |   |   [166] VISIBILIDAD_RESTRINGIDA in 7, 8
## |   |   |   |   |   |   [167] LUMINOSIDAD in CREPUSCULO, PLENO_DIA: N (n = 52856, err = 1.1%)
## |   |   |   |   |   |   [168] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_SUFICIENTE: N (n = 16709, err = 1.8%)
## |   |   |   |   [169] LUMINOSIDAD in NOCHE_ILUMINACION_INSUFICIENTE, NOCHE: SIN ILUMINACION: N (n = 1497, err = 4.9%)
## 
## Number of inner nodes:    84
## Number of terminal nodes: 85

#Para ver los resultado con mas claridad, calculo la probabilida de tener muerte o no, dependiendo de las variables
#que he incluido en el arbol

#Calculo la probabilidad
prob=aggregate(predict(tree, type = "prob"),
                  list(predict(tree, type = "node")), FUN = mean)

Nodo ordenado por probabilidad de muerte

prob[order(prob$S,decreasing = TRUE),]

##    Group.1         N            S
## 51     105 0.5714286 0.4285714286
## 76     153 0.6666667 0.3333333333
## 56     112 0.7454545 0.2545454545
## 46      94 0.7567568 0.2432432432
## 6       19 0.7777778 0.2222222222
## 52     106 0.7877358 0.2122641509
## 49     103 0.8250000 0.1750000000
## 42      86 0.8409091 0.1590909091
## 39      82 0.8470588 0.1529411765
## 53     107 0.8721923 0.1278076558
## 81     162 0.8825397 0.1174603175
## 73     147 0.8928571 0.1071428571
## 32      67 0.8932039 0.1067961165
## 45      92 0.8934325 0.1065675341
## 55     111 0.9028295 0.0971704624
## 47      96 0.9056604 0.0943396226
## 28      59 0.9064246 0.0935754190
## 29      61 0.9069374 0.0930626058
## 44      90 0.9103870 0.0896130346
## 36      74 0.9149137 0.0850862999
## 25      55 0.9183673 0.0816326531
## 18      41 0.9202899 0.0797101449
## 78     158 0.9218303 0.0781696854
## 69     140 0.9245283 0.0754716981
## 54     109 0.9287421 0.0712578753
## 5       18 0.9333333 0.0666666667
## 75     152 0.9359862 0.0640138408
## 34      71 0.9363383 0.0636616799
## 37      75 0.9364025 0.0635975320
## 23      53 0.9394184 0.0605815832
## 30      62 0.9398761 0.0601238685
## 79     160 0.9402655 0.0597345133
## 17      40 0.9408602 0.0591397849
## 50     104 0.9420290 0.0579710145
## 11      28 0.9422492 0.0577507599
## 48      97 0.9427368 0.0572631579
## 40      83 0.9443742 0.0556257901
## 66     135 0.9487179 0.0512820513
## 27      58 0.9489247 0.0510752688
## 35      72 0.9508897 0.0491103203
## 85     169 0.9512358 0.0487641951
## 43      89 0.9549858 0.0450142450
## 31      66 0.9566545 0.0433455433
## 19      42 0.9573846 0.0426153846
## 24      54 0.9597105 0.0402895054
## 16      38 0.9642222 0.0357777936
## 71     145 0.9650350 0.0349650350
## 22      47 0.9654350 0.0345649583
## 20      44 0.9660529 0.0339470656
## 77     154 0.9664207 0.0335793358
## 1        8 0.9664447 0.0335552597
## 33      68 0.9694371 0.0305628848
## 26      56 0.9695675 0.0304324613
## 14      33 0.9698529 0.0301470588
## 41      85 0.9702667 0.0297332750
## 80     161 0.9721854 0.0278145695
## 2       10 0.9729569 0.0270431260
## 64     130 0.9735450 0.0264550265
## 82     165 0.9739329 0.0260671228
## 13      32 0.9766012 0.0233988137
## 4       16 0.9784923 0.0215077124
## 7       20 0.9788079 0.0211921270
## 84     168 0.9818661 0.0181339398
## 10      24 0.9824983 0.0175017159
## 21      46 0.9840331 0.0159668835
## 74     149 0.9875898 0.0124101894
## 15      34 0.9876952 0.0123047799
## 3       12 0.9878629 0.0121371166
## 83     167 0.9885538 0.0114461934
## 72     146 0.9900536 0.0099464422
## 9       23 0.9915695 0.0084304933
## 60     122 0.9918367 0.0081632653
## 63     129 0.9920336 0.0079664324
## 67     136 0.9925214 0.0074786325
## 68     139 0.9956028 0.0043972151
## 70     142 0.9957093 0.0042906842
## 61     126 0.9964184 0.0035815550
## 38      79 0.9971264 0.0028735632
## 58     120 0.9972128 0.0027871790
## 8       21 0.9973788 0.0026212320
## 57     117 0.9976732 0.0023268004
## 65     133 0.9979931 0.0020068987
## 59     121 0.9998072 0.0001927897
## 12      29 1.0000000 0.0000000000
## 62     127 1.0000000 0.0000000000

#Modifico los nodos del arbol con la probabilidad calculada
tree_node <- as.list(tree$node)

for(i in 1:nrow(prob)) {
  tree_node[[prob[i,1]]]$info$prediction <- paste(
    format(names(prob)[-1]),
    format(round(prob[i, -1], digits = 3), nsmall = 3)
  )
}
tree$node <- as.partynode(tree_node)

#Ploteo el arbol
plot(tree,
     terminal_panel = node_terminal,
     gp = gpar(fontsize = 6),
     tp_args = list(FUN = function(node) c("PROB_MUERTE", node$prediction))
     )

Análisis_datos_Accidentes_2008_2015